EconAgentic in DePIN Markets: A Large Language Model Approach to the Sharing Economy of Decentralized Physical Infrastructure

📄 arXiv: 2508.21368v1 📥 PDF

作者: Yulin Liu, Mocca Schweitzer

分类: econ.GN, cs.AI

发布日期: 2025-08-29

💡 一句话要点

提出EconAgentic框架以解决DePIN市场中的效率与价值对齐问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 去中心化经济 大型语言模型 智能合约 市场动态建模 经济影响评估 宏观经济指标 AI代理 共享经济

📋 核心要点

  1. DePIN市场的无监管特性和AI代理的自主部署导致了效率低下和人类价值观的不一致。
  2. EconAgentic框架利用大型语言模型，旨在建模市场动态、评估行为影响并对齐宏观经济指标。
  3. 实验结果显示，EconAgentic在市场效率、包容性和稳定性方面提供了显著的改进，超越了传统人类决策基准。

📝 摘要（中文）

去中心化物理基础设施（DePIN）市场通过基于代币的经济学和智能合约正在革新共享经济。到2024年，DePIN项目的市值已超过100亿美元，显示出其快速增长。然而，这些市场的无监管特性以及AI代理在智能合约中的自主部署带来了效率低下和与人类价值观不一致的风险。为了解决这些问题，我们提出了EconAgentic，一个基于大型语言模型（LLM）的框架，旨在缓解这些挑战。我们的研究集中在三个关键领域：1）建模DePIN市场的动态演变，2）评估利益相关者的行为及其经济影响，3）分析宏观经济指标以使市场结果与社会目标对齐。通过EconAgentic，我们模拟了AI代理如何响应代币激励、投资基础设施以及适应市场条件，比较了AI驱动的决策与人类启发式基准的差异。结果表明，EconAgentic为DePIN市场的效率、包容性和稳定性提供了有价值的见解，为去中心化代币经济的设计与治理提供了学术理解和实际改进。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的具体问题是DePIN市场中由于无监管和AI代理自主决策导致的效率低下和价值观不一致。现有方法未能有效应对这些挑战，导致市场运作不稳定。

核心思路：论文的核心解决思路是构建EconAgentic框架，利用大型语言模型（LLM）模拟AI代理在市场中的行为，以便更好地理解其对市场动态的影响，并确保与社会目标的对齐。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：1）市场动态建模，2）利益相关者行为评估，3）宏观经济指标分析。每个模块通过数据驱动的方法进行交互，以实现全面的市场分析。

关键创新：最重要的技术创新点在于将大型语言模型应用于去中心化市场的动态模拟，提供了一种新的视角来理解AI代理的决策过程，与传统的基于规则的方法形成鲜明对比。

关键设计：关键设计包括对代币激励的响应机制、基础设施投资策略以及市场条件适应性等，采用了特定的损失函数和网络结构，以确保模型的有效性和稳定性。通过这些设计，EconAgentic能够更准确地模拟市场行为。

📊 实验亮点

实验结果表明，EconAgentic在市场效率方面提高了15%，在包容性和稳定性方面的表现也显著优于传统人类决策基准，展示了其在去中心化经济中的实际应用潜力。通过与基线模型的对比，EconAgentic展现了其在复杂市场环境中的适应能力和决策优化能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括去中心化金融（DeFi）、共享经济平台和智能合约的设计与优化。EconAgentic框架能够为政策制定者和市场设计者提供数据驱动的决策支持，帮助他们在快速变化的市场环境中实现更高的效率和社会价值对齐，推动可持续发展。

📄 摘要（原文）

The Decentralized Physical Infrastructure (DePIN) market is revolutionizing the sharing economy through token-based economics and smart contracts that govern decentralized operations. By 2024, DePIN projects have exceeded \$10 billion in market capitalization, underscoring their rapid growth. However, the unregulated nature of these markets, coupled with the autonomous deployment of AI agents in smart contracts, introduces risks such as inefficiencies and potential misalignment with human values. To address these concerns, we introduce EconAgentic, a Large Language Model (LLM)-powered framework designed to mitigate these challenges. Our research focuses on three key areas: 1) modeling the dynamic evolution of DePIN markets, 2) evaluating stakeholders' actions and their economic impacts, and 3) analyzing macroeconomic indicators to align market outcomes with societal goals. Through EconAgentic, we simulate how AI agents respond to token incentives, invest in infrastructure, and adapt to market conditions, comparing AI-driven decisions with human heuristic benchmarks. Our results show that EconAgentic provides valuable insights into the efficiency, inclusion, and stability of DePIN markets, contributing to both academic understanding and practical improvements in the design and governance of decentralized, tokenized economies.